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La startup Cult.fit ouvre ses propres salles de sport avec un entraîneur IA

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Cult.fit a lancé trois points de vente Cult Gym à Bengaluru, et vise une croissance à Hyderabad et NCR via le modèle de franchise cette année alors que l’Inde rouvre ses portes après la pandémie.

La société a acquis l’agrégateur de fitness Fitternity en février, qui disposait d’un réseau de plus de 5 000 salles de sport dans 15 villes.

Les salles de sport Cult seront dotées d’un service d’intelligence artificielle qui proposera un programme d’entraînement personnalisé en fonction des objectifs, du niveau de forme physique et des préférences du membre.

Alors que l’Inde rouvre ses portes après plusieurs mois de lockdowns et de distanciation sociale, la startup Cult.fit (anciennement, Cure.fit), basée à Bengaluru et spécialisée dans la santé et le fitness, a annoncé le lancement de sa propre chaîne de gymnases physiques appelée Cult Gym. Cette décision intervient quelques mois après l’acquisition de l’agrégateur de fitness Fitternity, basé à Mumbai, pour un montant non divulgué.

À partir de cette semaine, Cult.fit ouvrira trois points de vente à Bengaluru et étendra sa présence à Hyderabad et NCR d’ici la fin de l’année, et à d’autres villes d’ici la fin de 2022. La société a également annoncé qu’elle s’appuierait sur des partenariats de franchise pour élargir sa portée sur les marchés.

La chaîne de salles de sport par abonnement proposera des séances d’entraînement fonctionnelles et basées sur l’utilisation d’équipements, ainsi que des formations personnelles. 

Les salles de sport seront dotées d’un service d’IA-entraîneur dans lequel un plan d’entraînement intelligent proposera un programme d’entraînement personnalisé en fonction des objectifs, du niveau de forme physique et des préférences du membre.

Fondée par le cofondateur de Myntra, Mukesh Bansal, et l’ancien dirigeant de Flipkart, Ankit Nagori, en 2016, Cult.fit utilise un modèle en ligne/hors ligne pour proposer des services de remise en forme physique, de remise en forme mentale (Mind.fit), de nutrition (Eat.fit), avec un volet de soins primaires (Care.fit), de soins et de prévention du diabète avec un investissement dans Sugar.fit. 

Elle a également une startup de fitness connecté, TREAD, afin d’exploiter le segment du matériel de fitness.

Comment Cult Fit a utilisé le Deep Learning et le ML pour créer un compteur d’énergie dans l’application Cult Live ?

L’Energy Meter est un tracker de mouvement virtuel. Il combine des technologies d’IA comme la vision par ordinateur et l’apprentissage profond pour comprendre comment l’utilisateur se déplace pendant l’entraînement, avec quelle précision il effectue les exercices.

Pour exécuter un modèle ML en temps réel, nous devions nous assurer qu’il traite une image avant qu’une autre n’arrive. Cependant, dans notre cas, nous devions atteindre une performance de base où 10 images pouvaient être traitées et notées par seconde. Cela a permis au système de reconnaître les mouvements les plus courants dans les entraînements et de leur attribuer une valeur énergétique et un score“.

Ankit Gupta, responsable de l’ingénierie et des opérations chez Curefit, estime que l’obstacle de la personnalisation à grande échelle dans le secteur de la santé et du fitness peut être surmonté grâce à des investissements massifs dans l’apprentissage automatique et la technologie.

Quelle est la stratégie en matière d’analyse des données ? 

La réponse courte à cette question est que nos vies dépendent de l’analyse des données. La réponse longue implique une analyse des 3 principaux moyens par lesquels nous utilisons les données pour prendre des décisions commerciales critiques.

En tant que tel, nous utilisons principalement les données pour :

  1. Concevoir des produits qui font largement appel à l’apprentissage automatique et à l’IA : cela nécessite d’entraîner nos modèles sur des millions et des milliards de points de données.
  2. Améliorer nos systèmes internes en prévoyant et en planifiant mieux en fonction de l’utilisation passée : Les habitudes de consommation changent quotidiennement et géographiquement. Toutes les fonctions de planification – établissement des menus, prédiction de la demande, création des horaires des cours de culte, affectation des formateurs, etc. sont effectuées par des systèmes automatisés. Des milliers de contraintes sont résolues chaque seconde pour aboutir à une configuration meilleure que celle des jours précédents.
  3. Faciliter les améliorations incrémentales de la qualité des produits existants : Nous obtenons un retour d’information en quasi temps réel de la part des clients après la consommation de l’un de nos produits. Les équipes internes examinent ces évaluations toutes les heures et interviennent si nous avons le sentiment que les gens ne sont pas plus satisfaits que les jours précédents.

Comment Curefit utilise-t-il l’IA pour offrir la personnalisation ?

Curefit est convaincu que l’amélioration de tout aspect de la santé et de la forme physique nécessite la collecte et le traitement du bon ensemble de points de données. Chaque esprit et chaque corps est différent, ce qui rend impossible la fabrication d’un produit de masse qui résout toutes sortes de problèmes pour tout le monde sans personnalisation.

La personnalisation exige que vous sachiez presque tout sur un client individuel, puis que vous devez créer un plan personnalisé ou un parcours de santé pour lui. Cela peut être fait par des humains jusqu’à un certain point seulement. Au-delà, soit la solution devient inefficace, soit le coût devient prohibitif. La seule solution à long terme consiste donc à utiliser l’IA pour traiter des quantités massives de données et créer une expérience personnalisée pour chacun.

C’est ce que Curefit utilise dans ses recommandations de repas et de séances d’entraînement. Ces deux solutions examinent le comportement passé des utilisateurs, calculent leurs préférences et en déduisent leurs objectifs de santé. En gardant tout cela à l’esprit, l’IA le marie avec le menu ou l’horaire des cours du jour et propose les meilleures recommandations en fonction de la disponibilité.

Un autre exemple est le compteur d’énergie dans les cours en direct. Cette fonction est activée par une caméra et, après avoir obtenu le consentement de l’utilisateur, utilise des techniques sophistiquées de vision par ordinateur pour déduire les mouvements de l’utilisateur dans la scène. Elle suit chaque articulation du corps de l’utilisateur et évalue approximativement la quantité d’énergie dépensée. Sur cette base, il crée un classement en temps réel et prépare automatiquement un rapport de condition physique qui est montré à l’utilisateur à la fin de la séance d’entraînement.

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